引言
随着经济的不断发展，社会的生产力获得了非常显著的提升。根据我国当前的机械电子工程发展情况来看，各种现代化技术的应用，有效推动了传统领域的改革，将机械电子工程引入到了全新的现代机械电子工业中。当前，现代电子技术的广泛引用，逐渐将机械电子工程领域推向了智能化，尤其是人工智能出现以来，该技术就在机电工程领域获得了非常广泛的发展空间，对提升机电工程领域实际生产力有着非常重要的实际意义。
1人工智能技术对机械电子工程领域的作用
1.1合理分析数据
在当前大数据的时代背景下，只要是参与到生产过程中，就会产生大量的数据，将人工智能、机电工程相关技术有效结合在一起，能够及时、有效的对数据进行分析。以“模糊系统”为例，该系统主要是以相关的理论基础，和设计好的特定数据相结合，其具有的优势就是可以对一些模糊细节产生数据进行处理，将其应用于机电工程中，就可以实现对大批量数据分类处理，并且将其中具有一定实际价值的数据提取出来，再将这些信息应用与实际的产品生产中，以此保证能够控制好实际生产质量。这种系统也就是人工智能技术在机电工程中的一种应用体现，其能够模拟人类大脑处理信息时的判断、推理过程，并且通过计算机将最后的结果表达出来。
1.2优化机械生产
在实际的生产中，经常会出现各种各样的突发情况，而有效的应用人工智能，能够实现将生产和相关工作人员的经验有效结合在一起，及时的调整生产策略，以此保证生产能够高质量、高效率的完成。但是在实际的生产工作中，最重要的就是需要具体操作人员，真正了解人工智能的价值，以及在应用过程中的注意事项，尤其是上述提到的神经系统、模糊系统等，只有保证操作人员真正对这些技术实际价值有充分的认识，才能够保证人工智能更加有效应用在生产中。
2现代人工智能技术在机械电子工程中的应用
2.1基于超声波传感技术智能识别作业对象
在机械电子工程领域中，应用基于超声波传感技术的智能识别技术能够实现对作业对象的精准化智能识别，从而加快机械电子工程的作业速度，提高作业效率。超声波传感技术能够借助超声波实现直接测距，从而获取作业对象精确化的距离数据。同时，该技术能够以计算机中的智能化控制系统为平台，应用自动识别技术完成对作业环节的控制并发出指令，从而实现对作业对象的智能精准识别。例如：印制电路板（Printed-Circuit-Board，PCB）是现代智能机器设备的重要核心，具有高敏感度的特点；在PCB的生产过程中，利用超声波传感器能够通过对其进行精准识别，有效控制其生产过程，从而满足处理精度要求。
2.2基于专家系统的故障诊断
在机械电子工程应用过程中，首先应分析传统意义上人工智能系统的设计原理，探讨其组成及应用，然后进一步与现代先进的人工智能技术相结合，并以此为基础，整合已有的机械电子工程制造设备的故障案例数据，构建专家系统，从而形成基于专家系统的故障诊断系统，实现在机械电子工程设备运行过程中，通过设备信息采集系统对运行数据信息进行采集与快速分析，挖掘设备运行中存在的故障问题。机械电子工程中存在具有较高复杂性的非线性动力学数学模型，在对其故障进行诊断分析的过程中，运用人工智能技术能够大幅提升系统对数据的处理效率。同时，借助专家系统能够快速准确地诊断出故障类型，精确定位故障位置，并给出故障排查与检修建议。系统工作过程中，要先对机械电子工程设备故障案例数据库中的相关案例数据进行统计分析，然后在数据处理过程中挖掘案例数据中的信息，再根据计算结果得出案例故障数据在神经网络判断中的占比，从而为后续故障类型及故障发生可能性的计算奠定基础。在系统运行过程中，用户可以通过人机交互届界面获取设备运行数据。同时，系统通过实时监测设备运行情况，能够判断设备是否发生故障，若发生故障，则及时输出设备故障类型及故障位置等信息，向用户展示诊断结果。
3机器学习AI核心技术的应用
3.1在故障诊断中的应用
借助学习功能，AI系统能够通过对海量的信息进行分析，解决多样化的问题，提高系统的智能化运行水平。基于此，将机器学习AI核心技术应用到机械电子工程领域内，可以帮助自动化系统更快、更准确地根据设备运行参数识别故障，达到故障诊断的效果，有助于机械电子生产设备运维水平的提升。在此过程中，可以先借助训练模型，结合自动化生产设备容易出现和可能出现的故障，对AI系统进行训练，使其能够通过捕捉异常的设备运行参数来识别已经存在的故障以及未来的故障风险，促进机械电子工程领域的优化发展。
3.2在数据处理中的应用
在机械电子领域内，生产作业自动化的实现在很大程度上依赖于系统的数据处理功能，而在传统条件下，数据处理功能的实现需要编程人员将所需的算法逐一写入程序中，使得编程内容复杂，影响了自动化系统建设效率，同时在数据处理过程中，这种计算方式通常为固定形式，使系统不能有效选用最佳计算方法来处理数据，降低了数据处理的质量。在此过程中，将AI机器学习技术应用到数据处理中，能够使系统学会上百种可能的算法，并在数据处理过程中，通过预测、分类选取、部署最佳的计算模型，以提高数据处理的效率和效果，有助于机械电子行业的发展。
4物理机器人AI核心技术的应用
与人类协作生产中的应用，现阶段，AI科技的发展，使得物理机器人逐步具备了更加智能的动作执行功能，人们通过将多样化的AI功能，嵌入AI控制系统中，即可实现物理机器人与人类的协作作业，提高生产作业的灵活性。基于此，将该项技术应用到机械电子工程领域，能够深入优化机械生产自动化、智能化水平。在此过程中，可以为物理机器人设置多个不同的动作执行部件，结合AI系统的智能化控制，能够使单个物理机器人具备执行多种物理行为的能力，增强物理机器人技术在机械电子工程中的应用效果。此外，还可以利用AI学习功能，采用单片机硬件，塑造物理机器人高精度的数据信息处理功能以及决策功能，使其更准确地执行动作任务，以满足机械制造业对作业精度的要求。
结束语
为了保证人工智能能够真正起到促使机电工程领域实现更好发展的作用，相关行业和研究人员，需要对当前机电工程的实际发展情况、二者之间存在的特点进行分析，合理的将人工智能技术应用与机电工程生产活动中，以此保证二者能够实现融合发展。
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